低熔点玻璃粉对导电银浆烧结性能及微结构的影响

采用熔融冷却法制备了无铅低熔玻璃粉,利用XRD对所得玻璃粉进行表征。通过四探针仪、扫描电镜等手段研究了玻璃粉含量、软化点对银浆性能的影响。结果表明,玻璃相粘度特性和液相量对粘性流动传质及烧结致密化过程有很大的影响。随着玻璃粉软化点的升高,银浆的方阻逐渐增大,附着力则先增大后减小,玻璃的软化点为420℃时,银浆的导电性能最好,方阻最小为2.4 mΩ/;当玻璃软化点为450℃时,银膜层的附着力最优为13 N。随着玻璃含量的增加,方阻先增大后减小,当玻璃含量为5%时方阻最小为2.3 mΩ/,导电性能最好;随着玻璃含量的增加,银层附着力持续增大,通过调节玻璃含量完全可以满足银膜的使用要求。     

基于疲劳与磨损的曲轴主动再制造时机选择

为了解决再制造时机不确定问题,从疲劳和磨损两方面研究了曲轴的主动再制造时机。根据疲劳强度冗余因子及最小油膜厚度临界阈值,提出疲劳主动再制造时机与磨损主动再制造时机的概念。运用非线性多体动力学软件AVL-EXCITE,建立了柴油机连杆大头轴承的弹性液体动力润滑仿真计算模型,用于计算轴承的最小油膜厚度,并以Holland法验证模型的可靠性。综合考虑疲劳和磨损主动再制造时机,建立了曲轴主动再制造时机选择流程,以确定曲轴的最佳再制造时机。以某型号柴油机曲轴为例,验证了所提方法的有效性和可行性。     

水灰比对煤矸石煅烧高岭土基无机水性涂料性能的影响研究

研究了不同水灰比对以煤矸石煅烧高岭土为主要原料的无机水性涂料性能影响的规律。结果表明：在其他条件相同的情况下，当水灰比 <0.5时，由于矿物水化反应不完全而导致涂层遇水出现裂纹、脱落等现象；当水灰比 >0.7时，涂料在干化过程中矿物聚合物由三维网状结构向二维链状过渡，从而导致涂层性能开始下降，出现粉化现象；当水灰比为 0.5~0.6时，涂层耐洗刷次数在 4万次以上，硬度在 5H以上，耐水性能良好，涂层性能满足国家标准要求。     

新型高性能动圈式电液比例阀及其性能

动铁式比例电磁铁作为电液比例阀的电机械转换器,其电磁力本身对铁心位移是非恒定的,其恒定化是研究人员研究的重点之一,并因为铁心的存在导致其线圈电感很大,不利于提高电路的响应速度。为研制高性能电液比例阀/电液伺服比例阀,在前期完成了研究动圈式比例电磁铁及其相关理论的基础上,研制出高性能动圈式比例电磁铁样机,提出了利用动圈式比例电磁铁组成电液比例阀的结构方案,分析具有所提结构的电液比例阀的主要性能,提出了相应的动静态性能试验研究方案,并对这种结构方案进行试验研究。研究结果表明,利用所研制的动圈式比例电磁铁组成比例阀的方案具有动静态性能高的优点,所研制的比例电磁铁静态具有非常好的恒力特性,开环情况下被控阀芯位移对100%输入信号的阶跃响应时间不超过15 ms。研究结果对研制高性能电液伺服比例阀具有积极意义。     

铜离子掺杂对高铁低钙水泥熟料性能的影响

基于C4AF可以提高水泥基材料的抗蚀性,以高铁低钙水泥熟料为研究对象,掺入不同含量的CuO,通过对熟料及其水化产物进行X射线衍射(XRD)、水化热、抗压强度、非蒸发水含量和固化氯离子能力等测试,探究Cu2+对高铁低钙水泥熟料水化性能与氯离子吸附固化能力的影响.结果发现,适量CuO的掺入促进了高铁低钙水泥熟料中C4AF的生成,降低了熟料液相的粘度,有利于C3S的晶粒生长,有利于提高高铁低钙水泥熟料的水化活性和固化氯离子能力,最佳掺量为0.2 wt％.     

基于证据推理的激光惯组最优维护方法

为解决激光惯组存在的故障样本获取困难和监测维护周期不合理等问题，采用一种融合多元信息的性能评估方法对激光惯组的性能进行评估。首先，综合考虑了惯组指标信息的权重和可靠度，基于证据推理融合多元信息得到激光惯组性能评估结果。其次，根据性能评估结果，通过维纳过程预测综合考虑激光惯组的监测维护成本和性能设计要求，在满足性能状态要求前提下以单位时间内期望维护成本最小为目标，确定最优维护时机。最后，使用某型号激光惯组进行了实验验证，说明所提出的方法的有效性。     

大规模多状态计算系统的容错性能分析

针对异构计算节点组成的大规模多状态计算系统的容错性能分析问题，提出了一种计算系统容错性能的评估方法。该方法采用自定义的两级容错性能形式化描述框架进行系统描述，通过构造多值决策图（Multi-value Decision Diagram，MDD）模型对系统进行容错性能建模，并基于构造的模型高效地计算出部件故障的条件下计算系统在特定性能水平上运行的概率，减少了计算的冗余性。实验结果表明，该方法在模型的大小和构建时间上均优于传统方法。该方法的提出将对系统操作员或程序设计者具有重要意义，使其确保系统适合预期应用。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。